目次
1 本体（Ontology）
オントロジー：ドメイン内の共有知識の説明は、セマンティックWeb、セマンティックサーチ、ナレッジエンジニアリング、および多くの人工知能アプリケーションの基盤です。
1.1オントロジー工学
知識グラフは、それが記述する知識と事実の範囲を正式に記述および定義するためのオントロジーを必要とします。
オントロジーエンジニアリングは、エンジニアリング仕様を使用してオントロジーの品質を保証する方法論です。
1.2ナレッジグラフオントロジーVSデータベースモデル
1.3オントロジー学習（手動）
文字通り、機械学習はコンピュータの焦点であるべきです
1.4オントロジー学習（自動）
1.4.1方法1：ルールベースのオントロジー学習
テンプレートルールを手動で記述してオントロジーを抽出する
利点：専門知識を使用してテンプレートを記述および抽出する
欠点：ルールが不十分で、ルールの競合があり、拡張が難しい
1.4.2方法2：機械学習に基づくオントロジー学習
オントロジー学習を機械学習の分類またはシーケンスラベル付け問題に変換し
ます。機能と学習モデルを選択し、それらをトレーニングして、オントロジーを取得することを学習します
利点：高効率、自動化
欠点：学習モデルの一般性と学習効果の間に矛盾があります
1.5研究ルート
1.6最大エントロピーに基づく転移学習モデル
1.6.1モデルのコアアイデア
パラメータ推定Wg
パラメータ推定p
対象分野の知識Wd
2知識モデリング
2.1モデリングツール-プロテッジ
2.2.1推論：
既知：
1. Pei WendeとPei Xiuはキャラクターの例です
2. Pei Wendeの父親はPei Xiu
3.父親のドメインはキャラクターであり、
範囲は男性です。
推論：
1. Pei Xiuは男性です
3ドメイン知識モデリングの産業実践
- ステップ1：知識の背景
- ステップ2：知識の再利用。
- Step3：ボディデザイン
- ステップ4：ドメインエキスパートの最適化
- ステップ5：オントロジーの実現
4ナレッジグラフでのナレッジモデリングの概要
ナレッジグラフには、オントロジーレイヤーとインスタンスレイヤーが含まれています。オントロジーは通常、手動で作成され、サンプルは通常、自動的に抽出されて作成されます。
オントロジーの目的は、知識グラフが記述できる知識を決定することです
- オントロジーの正式な表現は必ずしも必要ではありません
- Protegeなどの専門的なモデリングソフトウェアは必ずしも必要ではありません
- 本体をデータリポジトリに保存する必要はなく、プログラムで直接使用できます
オントロジーは、知識グラフの実装者が、知識抽出の範囲、推論規則、クエリの構築などを決定するために使用されます。